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摘要
本发明公开了一种基于特征分离的分类方法。所述方法包括以下步骤：提出了特征分离框架,该框架首先对两个输入样本进行部分特征交换得到两个生成样本,然后对两个生成样本再次进行特征交换得到两个输入样本的重建样本；对特征分离框架进行训练,通过各种损失函数的约束使得特征分离框架最终能够让决定对象类别的特征收敛到目标特征向量中,让与类别无关的特征收敛到无关特征向量中；在测试阶段中,首先使用训练好的特征分离框架对输入样本进行特征分离,然后根据分离出来的目标特征向量训练分类器进行分类。本发明通过从原始样本中高纯度地分离出真正决定类别的特征来进行分类,从而在很大程度上克服无关因素对分类任务的干扰,提高分类的准确率。
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